본 연구는 위성으로부터 얻어진 지표온도와 Elevation Derivative Database(EDD)를 사용하여 일 최고기온을 산출하기 위해 수행되었다. 실험은 다중 회귀 분석을 통하여 일 최고기온의 반 경험적 산출 시스템을 구축하는데 초점이 맞추어졌다. 회귀식 내에서 EDD가 하나의 독립변수로 추가되었을 때 온도 산출에 어떤 영향을 미치는지도 테스트 되었다. 본 연구에서는 EDD가 회귀식에 추가되었을 때가 그렇지 않았을 때 보다 좋은 상관을 보였고 이는 EDD가 좀 더 정확한 산출을 위해 필요한 자료임을 나타낸다. 진보된 산출시스템을 만들기 위해 본 연구는 3가지 접근을 시도하여 그 결과론 비교하였다. 3가지 접근방법은 다음과 같다: 1) 토지피복을 고려하지 않은 계절별 산출법, 2) 토지피복을 고려한 계절별 산출법, 그리고 3) 계절의 구분이 없는 토지피복 형태별 산출법이다. 세번째 방법이 0.56$^{\circ}C$에서 3.14$^{\circ}C$ 사이의 정확도와 함께 가장 최상의 결과를 보여주었다. 산출결과를 검증하기 위해 가장 정확도가 좋았던 세 번째 산출 시스템에 대한 교차검증을 농경지와 산림지역을 대상으로 수행하였다. 검증결과는 토지 피복의 종류에 관계없이 좋은 결과를 보였다. 따라서 제시된 일 최고기온 산출 시스템은 남한의 대부분 지역에서 적용 가능하리라 사료된다.
In the study, the feasibility of landscape ecological measures as indices system for interpretation and evaluation of regional ecosystem was investigated through the application to Yongin City. Each patch metrics well showed the class structure and supplemented the class metrics, and class metrics also showed well the landscape structure and supplemented the landscape metrics. And the change analysis through subtraction of two set of landscape ecological measurement in two point of time showed the dynamic trends very well. One of the dynamic trends in Yongin City was the rapid fragmentation. While there was no landcover data on Yongin City, using Landsat data and remote sensing techniques were proved to be efficient and effective to produce the digital landcover data.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 1985년 10월 Landsat TM 자료와 팬크로매틱 영상인 2000년 1월 KOMPSAT-1 EOC 자료를 사용하여 각각 토지피복분류를 행하고 도시의 변화 검출을 시도하였다. 다중분광영상인 Landsat TM 자료는 30m 공간해상도로서 토지피복, 식생분류, 도시성장 분석 등의 정보 추출에 유용한 것으로 이미 널리 인식되어 있는 반면, KOMPSAT-1 EOC 자료는 6.6m의 팬크로매틱 고해상도 영상으로서 이 영상으로부터 어느 정도 토지피복분류를 수행할 수 있는가를 분석하고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT EOC 자료가 Landsat TM 자료에 비하여 더 높은 분류도를 나타내었으며, 1985년부터 2000년 사이에 대상도시의 시가지는 4배로 확장된 반면 산림지는 되었고 15~27%, 농경지는 28~45% 축소된 것으로 확인되었다.
본 연구는 국토의 생태축이라고 할 수 있는 백두대간의 지속가능한 보전 및 주변환경과의 조화로운 관리방안을 수립하는 기초자료를 제공하기 위하여 GIS 및 경관지수를 이용하여 시계열적 토지피복 및 경관구조 변화에 대해 분석하였다. 국가수자원관리 종합정보시스템에서 제공받은 토지피복도를 활용하여 생성한 change detection matrix를 통해 시계열적 토지피복변화를 살펴본 결과, 도시화가 진행된 지역은 약 $3.61km^2$로 농경지($2km^2$)와 산림지역($1.36km^2$)에서 더 많은 개발행위가 이루어진 것으로 나타났으며, 산림지역이 다른 용도로 변화된 지역은 약 $85.7km^2$로 농경지($72.2km^2$)와 초지지역($10.1km^2$)으로 전용된 것으로 분석되었다. 경관지수에 의한 경관구조를 분석한 결과, 산림지역의 경관구조가 구조적으로도 불안정한 상황을 보이는 것으로 나타났는데, 이들 지역에 대해서는 향후 고해상도 위성영상 등을 이용한 추가적인 분석을 통해 지역의 환경조건에 부합하는 생태적 관리를 병행할 필요성이 있다고 판단된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-385
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2008
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.47-50
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2006
Tsunami disaster caused great damages and very large victims especially when occurs in urban area along coastal region. Therefore information of evacuation in a map is very important for disaster preparedness in order to minimize the number of victims in affected area. Here, information generated from remote sensing satellite data (SPOT 5 and DEM) and secondary data (administration boundary and field survey data) are used to simulate evacuation route and to produce a map for Padang City. Vulnerability and evacuation areas are determined based on DEM. Landuse/landcover, accessibility areas, infrastructure and landmark are extracted from SPOT 5 data. All the data obtained from remote sensing and secondary data are integrated using geospatial modelling to determine evacuation routes. Finally the simulation of evacuation route in Padang City for tsunami preparedness is provided based on the parameters derived from remote sensing data such as distances from shelters, save zones, city's landmarks and the local community experiences how they can survive with the disaster.
자연환경 변화와 연안개발에 따른 해안침식이 급격히 증가함에 따라 사회 경제적으로 해안침식문제가 부각되고 있다. 해안침식에 대한 현황파악 및 대책수립에 필요한 자료를 구축하기 위해서는 장기적인 해안침식 모니터링 체계구축이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 해안침식이 진행되고 있는 국내 최고의 해수욕장인 해운대 해수욕장의 장기 해안지형 변화 및 인근지역의 토지피복 변화에 대해 분석하였다. 지난 60여 년간의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고 이를 수심측량 및 GPS측량 자료를 이용하여 조위보정한 후, 해빈면적을 추출하여 해안지형 변화를 분석하였다. 또한 환경부 토지피복 세분류를 기준으로 하여 육안판독을 통해 13개년도의 토지피복도를 제작하고 토양유실량을 산정하여 연도별 토지피복 변화를 분석하였다. 그 결과, 해운대 해수욕장의 해안선이 점진적으로 후퇴하고 있으며 해수욕장 면적이 전체적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 춘천천 복개 및 도시개발에 의한 모래 공급원 차단이 이러한 해안침식에 영향을 주는 인위적 원인이라고 사료된다. 본 연구결과는 장기 해안침식 모니터링에 유용하며, 향후 해안지리정보시스템에 활용 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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